Machine learning for screw design in single‐screw extrusion
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Artificial intelligence (AI) methods have significantly impacted various areas of technology, particularly in fields where large datasets are available. Screw designs are proprietary, and there is very limited information available in the open literature. In this study, we generated a dataset of 232 designs using computer simulation software for screw extrusion, involving solids transport, melting, and melt pumping. The parameters (features) and the outputs (targets) were introduced into four powerful machine learning (ML) algorithms. The capabilities of the four algorithms were assessed by comparing the predictions of each of the algorithms to the corresponding results of the simulations. Three of the algorithms demonstrated satisfactory performance, with the best‐performing one being further tested on an “unseen” dataset, which involved a screw of 75 mm and another of 127 mm in diameter. A machine‐learning technique called Permutation Feature Importance (PFI) was used to identify the features (parameters) with the greatest impact on the predictions. It is suggested that the same ML methodologies could be applied to datasets of existing real screw designs. Highlights Dataset obtained from simulation software. Four machine learning algorithms were employed. Assessment of algorithms based on training and testing data. Identification of parameters having greatest impact. Satisfactory predictions of mass flow rate, exit temperature, melting length, and more.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle